Программа дисциплины Статистические пакеты прикладных

Программа дисциплины "Статистические пакеты прикладных программ"; 010400.62 Прикладная математика и информатика;
ассистент, б/с Салимов Р.Ф.
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
Федеральное государственное автономное учреждение
высшего профессионального образования
"Казанский (Приволжский) федеральный университет"
Институт вычислительной математики и информационных технологий
подписано электронно-цифровой подписью
Программа дисциплины
Статистические пакеты прикладных программ Б3.В.8
Направление подготовки: 010400.62 - Прикладная математика и информатика
Профиль подготовки: Теория вероятностей и математическая статистика
Квалификация выпускника: бакалавр
Форма обучения: очное
Язык обучения: русский
Автор(ы):
Салимов Р.Ф.
Рецензент(ы):
СОГЛАСОВАНО:
Заведующий(ая) кафедрой: Турилова Е. А.
Протокол заседания кафедры No ___ от "____" ___________ 201__г
Учебно-методическая комиссия Института вычислительной математики и информационных
технологий:
Протокол заседания УМК No ____ от "____" ___________ 201__г
Регистрационный No 92714
Казань
Регистрационный номер 92714
Программа дисциплины "Статистические пакеты прикладных программ"; 010400.62 Прикладная математика и информатика;
ассистент, б/с Салимов Р.Ф.
2014
Регистрационный номер 92714
Программа дисциплины "Статистические пакеты прикладных программ"; 010400.62 Прикладная математика и информатика;
ассистент, б/с Салимов Р.Ф.
Содержание
1. Цели освоения дисциплины
2. Место дисциплины в структуре основной образовательной программы
3. Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины /модуля
4. Структура и содержание дисциплины/ модуля
5. Образовательные технологии, включая интерактивные формы обучения
6. Оценочные средства для текущего контроля успеваемости, промежуточной аттестации по
итогам освоения дисциплины и учебно-методическое обеспечение самостоятельной работы
студентов
7. Литература
8. Интернет-ресурсы
9. Материально-техническое обеспечение дисциплины/модуля согласно утвержденному
учебному плану
Регистрационный номер 92714
Страница 3 из 16.
Программа дисциплины "Статистические пакеты прикладных программ"; 010400.62 Прикладная математика и информатика;
ассистент, б/с Салимов Р.Ф.
Программу дисциплины разработал(а)(и) ассистент, б/с Салимов Р.Ф. кафедра
математической статистики отделение прикладной математики и информатики ,
Rustem.Salimov@kpfu.ru
1. Цели освоения дисциплины
Целью дисциплины является овладение современными методами прикладной статистики на
примере специализированного статистического пакета "STATISTICA v.6.0.". Особое внимание
уделяется содержательной трактовке используемых статистических методов с целью
эффективного использования теоретического материала для решения практических задач,
возникающих в медицине, экономике, психологии и других областях человеческой
деятельности.
2. Место дисциплины в структуре основной образовательной программы высшего
профессионального образования
Данная учебная дисциплина включена в раздел " Б3.В.8 Профессиональный" основной
образовательной программы 010400.62 Прикладная математика и информатика и относится к
вариативной части. Осваивается на 3 курсе, 6 семестр.
Дисциплина "Пакеты прикладных программ" входит в число факультативных курсов профиля
"Теория вероятностей и математическая статистика" для подготовки бакалавров по
направлению "Прикладная математика и информатика"и входит в раздел Б3.В8 ООП. Читается
на 3 курсе.
Логическая и содержательно - методическая взаимосвязь с другими дисциплинами и частями
ООП выражается в следующем.
Для освоения дисциплины используются знания, умения и виды деятельности,
сформированные в процессе изучения курсов: ТВиМС, СД.ДС.Ф.12 Многомерный
статистический анализ.
Данная дисциплина обобщает, систематизирует и дополняет знания, полученные из
предшествующих курсов и не является строго обязательной для понимания последующих
курсов. Полученные в рамках данной дисциплины знания и навыки могут быть использованы в
любой сфере деятельности, где возникает потребность в статистических методах обработки
данных.
3. Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины
/модуля
В результате освоения дисциплины формируются следующие компетенции:
Расшифровка
приобретаемой компетенции
Шифр компетенции
ПК-4
(профессиональные
компетенции)
ПК-10
(профессиональные
компетенции)
ПК-5
(профессиональные
компетенции)
ПК-8
(профессиональные
компетенции)
владеть основными методами, способами и средствами
получения, хранения, переработки информации, работать с
компьютером как средством управления информацией
способность к использованию в исследовательской
практике современного программного обеспечения (с
учетом потребностей соответствующей области знаний)
способность применять современные методы и методики
исследования
способность к критическому анализу собственной научной и
прикладной деятельности
В результате освоения дисциплины студент:
Регистрационный номер 92714
Страница 4 из 16.
Программа дисциплины "Статистические пакеты прикладных программ"; 010400.62 Прикладная математика и информатика;
ассистент, б/с Салимов Р.Ф.
1. должен знать:
Стастистические пакеты прикладных программ
2. должен уметь:
пользоваться статистическими пакетами прикладных программ
3. должен владеть:
навыками работы и анализа данных в стастическом пакете Statistica
4. должен демонстрировать способность и готовность:
применять основные навыки работы в стастических пакетах.
4. Структура и содержание дисциплины/ модуля
Общая трудоемкость дисциплины составляет 2 зачетных(ые) единиц(ы) 72 часа(ов).
Форма промежуточного контроля дисциплины зачет в 6 семестре.
Суммарно по дисциплине можно получить 100 баллов, из них текущая работа оценивается в 50
баллов, итоговая форма контроля - в 50 баллов. Минимальное количество для допуска к зачету
28 баллов.
86 баллов и более - "отлично" (отл.);
71-85 баллов - "хорошо" (хор.);
55-70 баллов - "удовлетворительно" (удов.);
54 балла и менее - "неудовлетворительно" (неуд.).
4.1 Структура и содержание аудиторной работы по дисциплине/ модулю
Тематический план дисциплины/модуля
N
Раздел
Дисциплины/
Модуля
Тема 1.
1. Статистический
анализ данных
Тема 2. Методы
2. главного меню
STATISTICA: Data
Тема 3. Методы
3. главного меню
STATISTICA: Graphs
Тема 4. Методы
главного меню
4. STATISTICA:
Statistics/Basic
Statistics & Tables
Тема 5. Методы
главного меню
5. STATISTICA:
Statistics/Nonparametric
Statistics
Регистрационный номер 92714
Страница 5 из 16.
Виды и часы
аудиторной работы,
их трудоемкость
Неделя
Текущие формы
Семестр
(в часах)
семестра
контроля
Практические Лабораторные
Лекции
занятия
работы
6
1
0
1
1
6
2
0
1
1
6
3
0
1
1
6
6
4-6
7-8
0
0
2
2
домашнее
задание
домашнее
задание
домашнее
задание
3
домашнее
задание
2
домашнее
задание
Программа дисциплины "Статистические пакеты прикладных программ"; 010400.62 Прикладная математика и информатика;
ассистент, б/с Салимов Р.Ф.
N
Раздел
Дисциплины/
Модуля
Виды и часы
аудиторной работы,
их трудоемкость
Неделя
Текущие формы
Семестр
(в часах)
семестра
контроля
Практические Лабораторные
Лекции
занятия
работы
Тема 6. Методы
главного меню
6.
STATISTICA: Statistics/
Distribution Fitting
Тема 7. Методы
главного меню
7.
STATISTICA: Statistics/
ANOVA
Тема 8. Методы
главного меню
8.
STATISTICA: Statistics/
Multiple Regression
Тема 9. Методы
главного меню
9. STATISTICA: Statistics/
Advanced Linear &
Nonlinear Models
Тема 10. Методы
главного меню
10. STATISTICA: Statistics/
Multivariate Exploratory
Techniques
Тема . Итоговая
.
форма контроля
Итого
6
9
0
1
1
контрольная
работа
6
10-12
0
3
2
домашнее
задание
6
13-15
0
3
3
домашнее
задание
6
16
0
1
1
домашнее
задание
6
17-18
0
2
2
контрольная
работа
0
0
0
зачет
0
17
17
6
4.2 Содержание дисциплины
Тема 1. Статистический анализ данных
практическое занятие (1 часа(ов)):
Введение в прикладную статистику. Задачи, методы решения, программные продукты.
лабораторная работа (1 часа(ов)):
Изучение интерфейса ПО
Тема 2. Методы главного меню STATISTICA: Data
практическое занятие (1 часа(ов)):
Пользовательский интерфейс и базовые приёмы работы с программой. Коман-ды работы с
данными. Импорт, экспорт и динамическое связывание.
лабораторная работа (1 часа(ов)):
Подготовка данных к анализу
Тема 3. Методы главного меню STATISTICA: Graphs
практическое занятие (1 часа(ов)):
Общематематические и специальные статистические графики. Способы их построения и
редактирования.
лабораторная работа (1 часа(ов)):
Построение простейших графиков.
Тема 4. Методы главного меню STATISTICA: Statistics/Basic Statistics & Tables
практическое занятие (2 часа(ов)):
Регистрационный номер 92714
Страница 6 из 16.
Программа дисциплины "Статистические пакеты прикладных программ"; 010400.62 Прикладная математика и информатика;
ассистент, б/с Салимов Р.Ф.
Выборочные характеристики, критерии Стьюдента и Фишера, однофакторный
дисперсионный анализ, корреляционный анализ, критерии однородности и сопряжённости
хи-квадрат.
лабораторная работа (3 часа(ов)):
Подчет выборочных характеристик, построение гистограммы и ЭФР
Тема 5. Методы главного меню STATISTICA: Statistics/Nonparametric Statistics
практическое занятие (2 часа(ов)):
Непараметрические критерии однородности - знаков, Манна-Уитни (Вилкок-сона),
Краскела-Уоллиса, Фридмана. Ранговые коэффициенты корреляции. Критерий Кохрана.
лабораторная работа (2 часа(ов)):
Критерий Хи-квадрат, одновыборочный критерий Стьюдента, критерий знаков
Тема 6. Методы главного меню STATISTICA: Statistics/ Distribution Fitting
практическое занятие (1 часа(ов)):
Критерии согласия Колмогорова-Смирнова и хи-квадрат.
лабораторная работа (1 часа(ов)):
Двухвыборочный критерий Стьюдента и критерий Фишера
Тема 7. Методы главного меню STATISTICA: Statistics/ ANOVA
практическое занятие (3 часа(ов)):
Однофакторный и многофакторный дисперсионный анализ. Анализ взаимодействий.
Критерии межгрупповых различий.
лабораторная работа (2 часа(ов)):
Критерий Вилкоксона
Тема 8. Методы главного меню STATISTICA: Statistics/ Multiple Regression
практическое занятие (3 часа(ов)):
Регрессионный анализ - простая и множественная линейная регрессия. Пошаговый
регрессионный анализ. Анализ остатков и резко выделяющихся значений (аутлайнеров).
лабораторная работа (3 часа(ов)):
Однофакторный и многофакторный дисперсионный анализ
Тема 9. Методы главного меню STATISTICA: Statistics/ Advanced Linear & Nonlinear
Models
практическое занятие (1 часа(ов)):
Регрессионный анализ - нелинейная регрессия. Анализ выживаемости - таблицы и кривые
выживаемости Каплана-Мейера. Анализ временных рядов.
лабораторная работа (1 часа(ов)):
Регрессионный анализ - простая и множественная линейная регрессия. Построение графика
линейной регрессии.
Тема 10. Методы главного меню STATISTICA: Statistics/ Multivariate Exploratory
Techniques
практическое занятие (2 часа(ов)):
Кластерный анализ, факторный анализ и метод главных компонент, каноническая
корреляция, дискриминантный анализ, анализ соответствий, многомерное шкалирование
лабораторная работа (2 часа(ов)):
Построение нейронной сети
4.3 Структура и содержание самостоятельной работы дисциплины (модуля)
N
Раздел
Дисциплины
Тема 1.
Регистрационный
номер 92714
1.
Страница 7 из 16.
Виды
Формы контроля
Неделя самостоятельной Трудоемкость
Семестр
самостоятельной
семестра
работы
(в часах)
работы
студентов
Программа дисциплины "Статистические пакеты прикладных программ"; 010400.62 Прикладная математика и информатика;
ассистент, б/с Салимов Р.Ф.
Статистический анализ данных
Регистрационный номер 92714
Страница 8 из 16.
6
1
подготовка
Программа дисциплины "Статистические пакеты прикладных программ"; 010400.62 Прикладная математика и информатика;
ассистент, б/с Салимов Р.Ф.
домашнего задания
Регистрационный номер 92714
Страница 9 из 16.
2
домашнее
Программа дисциплины "Статистические пакеты прикладных программ"; 010400.62 Прикладная математика и информатика;
ассистент, б/с Салимов Р.Ф.
задание
Регистрационный номер 92714
Страница 10 из 16.
Программа дисциплины "Статистические пакеты прикладных программ"; 010400.62 Прикладная математика и информатика;
ассистент, б/с Салимов Р.Ф.
N
Раздел
Дисциплины
Виды
Формы контроля
Неделя самостоятельной Трудоемкость
Семестр
самостоятельной
семестра
работы
(в часах)
работы
студентов
Тема 2. Методы
2. главного меню
STATISTICA: Data
Тема 3. Методы
3. главного меню
STATISTICA: Graphs
Тема 4. Методы
главного меню
4. STATISTICA:
Statistics/Basic
Statistics & Tables
Тема 5. Методы
главного меню
5. STATISTICA:
Statistics/Nonparametric
Statistics
Тема 6. Методы
главного меню
6.
STATISTICA: Statistics/
Distribution Fitting
Тема 7. Методы
главного меню
7.
STATISTICA: Statistics/
ANOVA
Тема 8. Методы
главного меню
8.
STATISTICA: Statistics/
Multiple Regression
Тема 9. Методы
главного меню
9. STATISTICA: Statistics/
Advanced Linear &
Nonlinear Models
Тема 10. Методы
главного меню
10. STATISTICA: Statistics/
Multivariate Exploratory
Techniques
Итого
подготовка
домашнего
задания
подготовка
домашнего
задания
2
домашнее
задание
2
домашнее
задание
4-6
подготовка
домашнего
задания
7
домашнее
задание
6
7-8
подготовка
домашнего
задания
4
домашнее
задание
6
9
подготовка к
контрольной
работе
2
контрольная
работа
6
подготовка
10-12 домашнего
задания
7
домашнее
задание
6
подготовка
13-15 домашнего
задания
6
домашнее
задание
6
подготовка
домашнего
задания
2
домашнее
задание
4
контрольная
работа
38
6
2
6
3
6
16
подготовка к
17-18 контрольной
работе
6
5. Образовательные технологии, включая интерактивные формы обучения
Чтение лекций по данной дисциплине проводится традиционным способом.
Студентам предоставляется возможность для самоподготовки и подготовки к зачёту,
используя электронный вариант конспекта лекций, подготовленный преподавателем в
соответствие с планом лекций (Приложение 4).
При работе используется диалоговая форма ведения лекций с постановкой и решением
проблемных задач, обсуждением дискуссионных моментов и т.д.
Регистрационный номер 92714
Страница 11 из 16.
Программа дисциплины "Статистические пакеты прикладных программ"; 010400.62 Прикладная математика и информатика;
ассистент, б/с Салимов Р.Ф.
При проведении практических занятий создаются условия для максимально самостоятельного
выполнения заданий.
При проведении практического занятия преподавателю рекомендуется:
1. Провести устный экспресс-опрос по теоретическому материалу, необходимому для
выполнения работы.
2. Проверить правильность выполнения заданий, подготовленных студентом.
В случае необходимости преподаватель напоминает необходимый минимум теоретического
материала и разъясняет порядок выполнения задач повышенной сложности.
Любой практическое занятие включает самостоятельную проработку теоретического
материала и изучение методики решения типичных задач. Некоторые задачи могут
по-требовать углубленной самостоятельной проработки теоретического материала.
Организация внеаудиторной самостоятельной работы
В процессе изучения учебного курса "Пакеты прикладных программ" часть учебной нагрузки
отводится на самостоятельную подготовку студентов.
Самостоятельная работа предполагает:
? повторение основных определений и понятий дисциплин, указанных в качестве
предшествующих для данного курса
? ознакомление с рекомендованной литературой
? самостоятельное изучение тем, которые невозможно рассмотреть в рамках лекционного и
практического курса в полном объёме в силу ограниченности времени или сложности
материала
? выполнение индивидуальных заданий повышенной сложности, направленных на развитие у
студентов научного мышления и инициативы.
? закрепление навыков работы со статистическим пакетом STATISTICA и их развитие в
процессе самостоятельного изучения других статистических пакетов (SPSS, Statgraphics
Plus).
6. Оценочные средства для текущего контроля успеваемости, промежуточной
аттестации по итогам освоения дисциплины и учебно-методическое обеспечение
самостоятельной работы студентов
Тема 1. Статистический анализ данных
домашнее задание , примерные вопросы:
Подготовка данных для анализа
Тема 2. Методы главного меню STATISTICA: Data
домашнее задание , примерные вопросы:
Провести простейший анализ данных
Тема 3. Методы главного меню STATISTICA: Graphs
домашнее задание , примерные вопросы:
Построить различные виды графиков по входной выборке
Тема 4. Методы главного меню STATISTICA: Statistics/Basic Statistics & Tables
домашнее задание , примерные вопросы:
Вычислить основные статистики, проверка с помощью критерия хи-квадрат
Тема 5. Методы главного меню STATISTICA: Statistics/Nonparametric Statistics
домашнее задание , примерные вопросы:
Применение методов непараметрической статистики
Тема 6. Методы главного меню STATISTICA: Statistics/ Distribution Fitting
контрольная работа , примерные вопросы:
Что такое стастистический пакет? зачем он нужен? Что такое данные? Что такое выборка? Что
такое подготовка данных? Виды анализа данных Типы статистических задач
Регистрационный номер 92714
Страница 12 из 16.
Программа дисциплины "Статистические пакеты прикладных программ"; 010400.62 Прикладная математика и информатика;
ассистент, б/с Салимов Р.Ф.
Тема 7. Методы главного меню STATISTICA: Statistics/ ANOVA
домашнее задание , примерные вопросы:
Применение дисперсионного анализа
Тема 8. Методы главного меню STATISTICA: Statistics/ Multiple Regression
домашнее задание , примерные вопросы:
Построение регрессионной модели
Тема 9. Методы главного меню STATISTICA: Statistics/ Advanced Linear & Nonlinear Models
домашнее задание , примерные вопросы:
Построение более сложных линейных и нелинейных моделей
Тема 10. Методы главного меню STATISTICA: Statistics/ Multivariate Exploratory
Techniques
контрольная работа , примерные вопросы:
Что такое подгонка распределений? Что такое дисперсионный анализ? Что такое
регрессионный анализ? Линейные и нелинейные модели Многомерные распределения
Нейронные сети
Тема . Итоговая форма контроля
Примерные вопросы к зачету:
Вопросы к зачету (зачет проводится на компьютере в пакете Statistica):
1. Подготовка данных к анализу. Основные методы в статистике
2. Вычисление основных характеристик выборки
3. Построение гистограммы
4. Построение ЭФР
5. Применение критерия хи-квадрат. Подгонка распределений
6. Одновыборочный критерий Стьюдента
7. Критерий знаков
8. Двувыборчный критерий Стбдента
9. Критерий Вилкоксона
10. Критерий Фишера
11. Критерий однородности хи-квадрат
12. Построение доверительных интервалов для среднего и дисперсии
13. Критерий сопряженности хи-квадрат
14. Построение линейной регрессии
15. Проверка гипотезы независимости по критерию Стьюдента
16. Дисперсионый анализ
17. Построение простейшей нейронной сети
7.1. Основная литература:
1. Симушкин, Сергей Владимирович
Задачи по теории вероятностей : учебное пособие / С. В. Симушкин, Л. Н. Пушкин .? Казань :
Казанский университет, 2011 .? 224 с.
2.Симушкин, Сергей Владимирович (канд. физ.-мат. наук ; 1956-) .
Задачи по теории вероятностей [Текст: электронный ресурс] : учебное пособие / С. В.
Симушкин, Л. Н. Пушкин .? Электронные данные (1 файл: 1,48 Мб) .? (Казань : Казанский
федеральный университет, 2014) .? Загл. с экрана .? Режим доступа: открытый .
<URL:http://libweb.ksu.ru/ebooks/publicat/0-787673.pdf>.
3. Миссаров, Мукадас Дмухтасибович .
Регистрационный номер 92714
Страница 13 из 16.
Программа дисциплины "Статистические пакеты прикладных программ"; 010400.62 Прикладная математика и информатика;
ассистент, б/с Салимов Р.Ф.
Введение в финансовую математику : учебное пособие / М. Д. Миссаров ; ФГАОУВПО "Казан.
(Приволж.) федер. ун-т" .? Казань : [Казанский университет], 2010 .? 71 с.
4.Володин, Игорь Николаевич. Лекции по теории вероятностей и математической статистике
[Текст: электронный ресурс] : [учебник] для студентов высших учебных заведений,
обучающихся по специальности 010200 "Прикладная математика и информатика" и по
направлению 510200 "Прикладная математика и информатика" / И. Н. Володин ; Казан. гос.
ун-т, Каф. мат. статистики .? Электронные данные (1 файл: 1,5 Мб) .? (Казань : Казанский
федеральный университет, 2013) .? Загл. с экрана .? Для 4-го и 5-го семестров .?.? Режим
доступа: открытый.
<URL:http://libweb.ksu.ru/ebooks/09_66%20_ds006.pdf>.
5. Володин, Игорь Николаевич . Математические основы вероятности [Текст: электронный
ресурс] : [учебное пособие] / Володин И. Н., Тихонов О. Е., Турилова Е. А. ; Казан. гос. ун-т,
Каф. мат. статистики .? Электронные данные (1 файл: 0,73 Мб) .? (Казань : Казанский
федеральный университет, 2013) ..? Режим доступа: открытый.
<URL:http://libweb.ksu.ru/ebooks/09_66%20_ds005.pdf>.
6.Ощепков А.Ю. Системы автоматического управления: теория, применение, моделирование в
MATLAB. - СПб.: Лань, 2013. - 208с ЭБС "Лань":
http://e.lanbook.com/books/element.php?pl1_id=5848
7.Охорзин В.А. Прикладная математика в системе MATHCAD. - СПб.: Лань, 2009. - 352с ЭБС
"Лань": http://e.lanbook.com/books/element.php?pl1_id=294
8.Кибзун А.И., Кан Ю.С. Задачи стохастического программирования с вероятностными
критериями. - М.: Физматлит, 2009. - 372с. ЭБС "Лань":
http://e.lanbook.com/books/element.php?pl1_id=2199
7.2. Дополнительная литература:
1. Многомерный статистический анализ, Симушкин, Сергей Владимирович, 2009г.
2. Как выполнить курсовой проект по математической статистике в Excel, Симушкин, Сергей
Владимирович, 2004г.
3. Теоретические аспекты заданий курсового проекта по математической статистике,
Симушкин, Сергей Владимирович, 2004г.
4. Лекции по теории статистических выводов, Володин, Игорь Николаевич, 2010г.
(:http://libweb.ksu.ru/ebooks/09_66%20_ds007.pdf)
5. Оптимальные статистические решения, Володин, Игорь Николаевич, 2012г.
(:http://libweb.ksu.ru/ebooks/09_66%20_ds004.pdf)
6. Тюрин Ю.Н., Макаров А.А. Анализ данных на компьютере/ Под редакцией Фигурнова В.Э М.:ИНФРАМ, Финансы и статистика, 1995. - 384 с.
7.3. Интернет-ресурсы:
StatSoft, Inc. Электронный учебник по статистике CHM - http://www.twirpx.com/file/41413/
Материалы портала - http://www.statsoft.ru/home/portal/
Нейронные сети в Statistica - www.statsoft.ru/home/textbook/modules/stneunet.html‎
Электронный учебник - http://www.hr-portal.ru/statistica/index.php
Электронный учебник StatSoft STATISTICA - http://www.statsoft.ru/home/textbook/default.htm
8. Материально-техническое обеспечение дисциплины(модуля)
Освоение дисциплины "Статистические пакеты прикладных программ" предполагает
использование следующего материально-технического обеспечения:
Лекции по дисциплине проводятся в аудитории, оснащенной доской и мелом (маркером).
Регистрационный номер 92714
Страница 14 из 16.
Программа дисциплины "Статистические пакеты прикладных программ"; 010400.62 Прикладная математика и информатика;
ассистент, б/с Салимов Р.Ф.
Практические занятия проводятся в компьютерном классе с установленным необходимым
программным обеспечением.
Программа составлена в соответствии с требованиями ФГОС ВПО и учебным планом по
направлению 010400.62 "Прикладная математика и информатика" и профилю подготовки
Теория вероятностей и математическая статистика .
Регистрационный номер 92714
Страница 15 из 16.
Программа дисциплины "Статистические пакеты прикладных программ"; 010400.62 Прикладная математика и информатика;
ассистент, б/с Салимов Р.Ф.
Автор(ы):
Салимов Р.Ф. ____________________
"__" _________ 201 __ г.
Рецензент(ы):
"__" _________ 201 __ г.
Регистрационный номер 92714
Страница 16 из 16.